國外信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型應(yīng)用研究綜述

歐陽博+劉坤鋒+楊海娟

〔摘 要〕 信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型于2001年提出，已在信息系統(tǒng)、圖書情報、管理學等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。首先，介紹ECM-ISC的提出及演化過程。其次，以施引論文為視角，結(jié)合關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計分析和內(nèi)容分析法，從應(yīng)用目的、應(yīng)用對象、應(yīng)用形式、應(yīng)用方法等方面揭示國外ECM-ISC的應(yīng)用規(guī)律。抽取ECM-ISC應(yīng)用背景下影響信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用的因素，歸結(jié)為用戶因素、系統(tǒng)因素和環(huán)境因素。最后，提出ECM-ISC應(yīng)用的不足之處和未來的研究方向。

〔關(guān)鍵詞〕信息系統(tǒng)；信息行為；信息持續(xù)使用模型；持續(xù)使用；影響因素；綜述

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.08.025

〔中圖分類號〕 G201 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）08-0171-07

〔Abstract〕Expectation Confirmation Model of IS Continuance，proposed in 2001，has been widely used in the fields of Information Systems，Library and Information Science，Management and etc. First of all，the presentation and evolution process of ECM-ISC was introduced. Then，from the perspective of citing papers，content analysis method and the word frequency statistics of keywords were employed to analyze the application of ECM-ISC abroad in terms of application purpose，application object，application form and application method. The factors that affect users continuous use of information system in the context of ECM-ISC application were summarized，including user factors，system factors and environmental factors. Finally，the shortcomings of the application of ECM-ISC were pointed out and the future research directions were put forward.

〔Key words〕information system；information behavior；ECM-ISC；continuance use；impact factor；review

作為傳播信息的重要工具，信息系統(tǒng)（Information system，IS）在人們的生活中發(fā)揮著越來越重要的作用，而層出不窮的IS造成激烈的市場競爭。一個IS能否被用戶持續(xù)使用是其成功的關(guān)鍵。IS用戶的持續(xù)使用行為受到國內(nèi)外圖書情報領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，Bhattacherjee[1]于2001年在國際頂尖期刊MIS Quarterly發(fā)文提出IS持續(xù)使用模型（Expectation confirmation model of IS continuance，ECM-ISC），成為揭示IS用戶持續(xù)使用行為規(guī)律的最具代表性理論。ECM-ISC的研究重點是用戶初始采納IS后并未中斷使用的持續(xù)意愿和行為，廣泛適用于各種IS環(huán)境 [2]。圖書情報領(lǐng)域?qū)W者及時追蹤新IS的發(fā)展動向，以ECM-ISC為理論開展了大量研究，并取得豐富的研究成果。揭示ECM-ISC的應(yīng)用規(guī)律，發(fā)現(xiàn)已有研究的不足之處，可為今后的IS持續(xù)使用研究提供借鑒。

文章詳細介紹ECM-ISC的演化過程，包括初始模型和擴展模型。以施引論文為視角，展現(xiàn)ECM-ISC應(yīng)用研究的年代分布和重點領(lǐng)域。采用關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計分析和內(nèi)容分析法，從應(yīng)用目的、應(yīng)用對象、應(yīng)用形式、應(yīng)用方法等方面揭示國外ECM-ISC的應(yīng)用規(guī)律，為國內(nèi)的相關(guān)研究提供參考。結(jié)合ECM-ISC應(yīng)用的不足之處，提出未來的發(fā)展趨勢。

1 ECM-ISC及其演化

1.1 ECM-ISC初始模型

早期，學者們更多的關(guān)注IS用戶的初次使用行為，技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）是研究用戶的信息技術(shù)/信息系統(tǒng)（IT/IS）采納最具代表性的理論。Bhattacherjee認為IS的成功不單取決于用戶的初次使用，持續(xù)使用更為關(guān)鍵[1]?；赥AM [3]和期望確認理論（ECT）[4]，Bhattacherjee提出ECM-ISC初始模型，并將其應(yīng)用到用戶對電子銀行持續(xù)使用行為的實證研究中。結(jié)果表明期望確認正向影響感知有用性，感知有用性和期望確認對滿意度產(chǎn)生積極影響，并進一步影響IS持續(xù)使用意愿；同時，感知有用性也直接影響用戶的IS持續(xù)使用意愿。相較于TAM理論以IS的初次使用為視角，ECM-ISC以IS采納后為關(guān)注點，研究用戶的持續(xù)使用意愿，將IS用戶行為研究進一步延伸到更深的階段。ECM-ISC初始模型如

圖1所示。

1.2 ECM-ISC擴展模型

Limayem等（2007）[5]在ECM-ISC的基礎(chǔ)上將因變量由原來的持續(xù)使用意愿擴展至持續(xù)使用行為。其后，Bhattacherjee等（2008）[6]在此研究基礎(chǔ)上對ECM-ISC初始模型進行擴展，引入IT自我效能（IT self-efficacy）和便利條件（Facilitating conditions）等變量，刪除感知有用性對滿意度的直接作用，由此得到擴展的持續(xù)使用理論模型（EECM）。EECM能更好地揭示用戶的個體差異和外部環(huán)境因素對持續(xù)使用意愿和行為的影響。EECM如圖2所示。

2 研究方法與數(shù)據(jù)搜集分析

2.1 內(nèi)容分析法

內(nèi)容分析法是對研究對象的內(nèi)容進行深入分析，透過現(xiàn)象看本質(zhì)的科學方法[7]。具有系統(tǒng)性、嚴密性、靈活性3個關(guān)鍵特性[8]。內(nèi)容分析法通過對文獻內(nèi)容作客觀系統(tǒng)的定量分析，能揭示文獻中的本質(zhì)性事實和趨勢，可以作為預(yù)測學科進展的方法。

2.2 數(shù)據(jù)搜集方法

Bhattacherjee于2001年發(fā)表的論文[1]是本研究的出發(fā)點。在Web of Science核心集中，以標題=“Understanding Information Systems Continuance An Expectation-Confirmation Model”為檢索式進行檢索定位到該論文（檢索日期：2017年3月1日）。截至檢索日期，來自Web of Science核心集的施引文獻有1130篇。

2.3 國外施引文獻年代趨勢統(tǒng)計分析

文章對國外施引文獻年代趨勢進行統(tǒng)計分析，可在一定程度上反映ECM-ISC應(yīng)用的學術(shù)關(guān)注度。從圖3可看出，2010-2016年國外學者對ECM-ISC應(yīng)用的學術(shù)關(guān)注度基本呈上升趨勢，且2014-2015年文獻數(shù)量增幅比較大。盡管2016年稍有下降，但根據(jù)目前的數(shù)量以及前6年的增長趨勢，可以預(yù)測未來國外會持續(xù)加強ECM-ISC的應(yīng)用研究。

2.4 領(lǐng)域分析

文章發(fā)現(xiàn)ECM-ISC應(yīng)用在多個領(lǐng)域受到關(guān)注。各領(lǐng)域的相關(guān)論文數(shù)量可反映ECM-ISC應(yīng)用的核心領(lǐng)域。在文章檢索的1130篇文獻中施引論文量超過100篇的有5個學科的，分別為計算機科學信息系統(tǒng)、圖書情報、管理學、商學、計算機科學跨學科應(yīng)用。其中，圖書情報領(lǐng)域發(fā)文量為326篇，占比28.85%，表明ECM-ISC應(yīng)用研究在圖書情報領(lǐng)域受到較多的關(guān)注。此外，施引文獻還涉及心理學、人體工程學、運籌學等相關(guān)學科，也表明ECM-ISC應(yīng)用具有涵蓋學科廣泛的特點。

2.5 關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計分析

關(guān)鍵詞反映學術(shù)論文的核心內(nèi)容，可揭示學術(shù)研究的發(fā)展脈絡(luò)和發(fā)展方向[9]。關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計分析可體現(xiàn)特定領(lǐng)域的研究熱點和前沿。在1130篇檢出文獻中，將學科設(shè)定為“Information Science Library Science”進一步篩選，得到326篇圖書情報領(lǐng)域期刊論文。根據(jù)研究主題，逐一閱讀檢出論文的“摘要”和“關(guān)鍵詞”以進行甄別。無法甄別則閱讀全文，由筆者進行主觀判斷，剔除與研究主題無關(guān)的文獻、僅提及期望確認相關(guān)理論或借鑒相關(guān)變量并非實際應(yīng)用ECM-ISC的文獻，其中75篇論文成為文章進行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計分析的原始數(shù)據(jù)。

對75篇論文的關(guān)鍵詞進行詞頻統(tǒng)計，重復(fù)出現(xiàn)的關(guān)鍵詞只統(tǒng)計1次，把表意相同、表述形式不同的關(guān)鍵詞進行歸并統(tǒng)計。樣本論文中共出現(xiàn)486個關(guān)鍵詞，出現(xiàn)次數(shù)≥2的關(guān)鍵詞為91個，詞頻為1的關(guān)鍵詞為395個。出現(xiàn)為2次，3次，4次，5次分別為33，10，6，7個。表1展示詞頻≥4的所有高頻關(guān)鍵詞。

3 ECM-ISC的應(yīng)用規(guī)律

在關(guān)鍵詞詞頻分析的基礎(chǔ)上，采用內(nèi)容分析法，從應(yīng)用目的、應(yīng)用環(huán)境、應(yīng)用形式、應(yīng)用方法等4個方面對文獻進行具體分析，揭示國外ECM-ISC的應(yīng)用規(guī)律。

3.1 動因明確，目的集中

滿意度/顧客滿意（Satisfaction/Customer satisfaction/Consumer satisfaction）是出現(xiàn)最多的關(guān)鍵詞，表明滿意度在ECM-ISC中的決定性，也反映了用戶滿意度是大多數(shù)研究中最明確、最關(guān)鍵的前置動因。忠誠度（Loyalty/Consumer loyalty）作為高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)了8次，說明持續(xù)使用是用戶忠誠度的重要體現(xiàn)。如，Lin等（2015）[10]以智能手機為研究對象探究IT產(chǎn)品忠誠度的驅(qū)動因素。發(fā)現(xiàn)以滿意度和相對優(yōu)勢為代表的奉獻因素以及以慣性和轉(zhuǎn)換成本為代表的約束因素顯著影響消費者IT產(chǎn)品的持續(xù)使用意愿。Kim等（2009）[11]結(jié)合感知風險和感知收益理論，發(fā)現(xiàn)信任通過影響消費者的滿意度，進而對消費者電子商務(wù)忠誠度產(chǎn)生更長期的影響。

IS/IT持續(xù)使用（IS continuance/IT continuance）出現(xiàn)35次，持續(xù)使用/持續(xù)使用意愿/重復(fù)購買（Continuance intention/Continuance/ Continued use/Repurchase intention）出現(xiàn)29次，用戶采納/采納（User acceptance/Acceptance）出現(xiàn)32次，意愿（Intention）和行為/采納后行為（Behavior/ Post-Adoption behavior）分別出現(xiàn)16次和15次。這些關(guān)鍵詞反映ECM-ISC的應(yīng)用大多關(guān)注IS采納后的行為，如持續(xù)使用意愿、持續(xù)使用行為、重復(fù)購買行為是其主要應(yīng)用目的。此外，研究發(fā)現(xiàn)用戶的持續(xù)使用意愿并不能決定持續(xù)使用行為。如，Lin等（2005） [12]、Khalifa和Liu（2007）[13]分別對在線購物、門戶網(wǎng)站用戶的持續(xù)使用意愿的研究均證實了這個觀點。因而，Limayem和Cheung（2008）[14]將持續(xù)使用意愿擴展到持續(xù)使用行為，構(gòu)建ECM-ISC擴展模型，以增加適用范圍。Zhao等（2015）[15]針對移動圖書館APP開展研究，驗證了ECM-ISC擴展模型對持續(xù)使用行為的解釋力。

3.2 與時俱進，對象多元

最初ECM-ISC的提出以電子銀行為研究對象。本文發(fā)現(xiàn)，信息系統(tǒng)（IS/IT），電子商務(wù)（E-commerce）[16]、虛擬社區(qū)（Virtual communities/Communities）[17]、網(wǎng)站（Web site）[10]、電子政務(wù)（E-Government）[6]等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高。除表3展示之外，手機銀行（Mobile banking）[18]、社交媒體（Social network sites）[19]、電子學習（E-learning）[20]出現(xiàn)的頻次均大于2次，表明ECM-ISC的應(yīng)用對象已從電子銀行拓展至各種各樣的IS。另外，ECM-ISC的應(yīng)用對象也不乏新興事物，如移動數(shù)字圖書館、移動閱讀APP等新興IS，有學者對其持續(xù)使用進行探究。如，Joo和Choi（2016）[21]發(fā)現(xiàn)感知有用性是影響用戶在線圖書館（OLRs）持續(xù)使用意愿的決定性因素，期望確認間接影響用戶的持續(xù)使用意愿。Hu和Zhang（2016）[22]發(fā)現(xiàn)期望確認、感知有用性和感知經(jīng)驗值顯著影響用戶滿意度，進而影響移動閱讀APP持續(xù)使用意愿。這反映了ECM-ISC的應(yīng)用呈現(xiàn)與時俱進的特點。因此，未來針對不斷更新的IS，也可采用ECM-ISC對其用戶的持續(xù)使用規(guī)律進行探究。

3.3 廣泛融合，擴展多樣

高頻關(guān)鍵詞中，TAM（出現(xiàn)29次）、計劃行為（Planned behavior）IS成功（IS success/Mclean Model）、社會認知理論（Social Cognitive Theory），任務(wù)-技術(shù)匹配（Task Technology Fit）等表征理論的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較高，除表3展示之外，理性行為理論、創(chuàng)新擴散理論、感知價值理論等也受到關(guān)注。表明ECM-ISC的應(yīng)用廣泛融合多種理論，反映了學者們常根據(jù)不同的應(yīng)用情境、對象和目的，融入適當?shù)睦碚撻_展研究。融合其他理論構(gòu)建的整合模型有效突破ECM-ISC固有研究框架，能更好地解釋不同環(huán)境下的用戶持續(xù)使用問題。如，Hsieh和Wang（2007）[23]通過調(diào)查用戶的擴展使用行為研究復(fù)雜IS的利用不足問題，構(gòu)建的ECM-ISC和TAM整合模型得到了驗證，在PU和PEU的存在下，滿意度對擴展使用沒有直接影響。與大多數(shù)技術(shù)接受研究相反，Hsieh認為PEU具有比PU更強的行為影響。Hossain和 Quaddus（2011）[24]基于采納擴散理論和ECM-ISC，開發(fā)出新的接受和持續(xù)使用意愿模型，探討自我效能對射頻識別技術(shù)（RFID）的采納及其在強制性和自愿性環(huán)境中持續(xù)意愿的不同影響。研究結(jié)果表明，滿意度和自我效能正向影響用戶的RFID持續(xù)使用意愿。

此外，除直接運用ECM-ISC及其擴展模型，學者們也引入變量對其進行擴展，增強其對不同IS的適用性。如，Li和Liu（2014）等[25]以在線旅游電子服務(wù)為對象對持續(xù)使用意愿和口碑進行研究，結(jié)果表明感知娛樂性是持續(xù)使用意愿和口碑的重要驅(qū)動因素。以往的研究發(fā)現(xiàn)用戶滿意度直接影響口碑[26][27]，而在線旅游電子服務(wù)中，用戶更注重有用性，滿意度通過持續(xù)使用意愿間接影響口碑。Bonson等（2014）[28]通過引入社會影響和態(tài)度兩個變量擴展ECM-ISC，檢驗影響Facebook用戶持續(xù)使用因素之間的相互關(guān)系。發(fā)現(xiàn)態(tài)度比滿意度對持續(xù)使用意愿產(chǎn)生的影響更大，而社會影響在模型中的影響不顯著。

3.4 數(shù)據(jù)支撐，方法實證

高頻關(guān)鍵詞也可反映ECM-ISC應(yīng)用的主要研究方法。模型（Model/Models）出現(xiàn)18次，實證研究（Empirical examination/Empirical test/Empirical analysis）出現(xiàn)8次，結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Models）出現(xiàn)5次。表明通過定義變量、構(gòu)建模型、設(shè)計量表、收集數(shù)據(jù)、驗證模型的實證研究是ECM-ISC應(yīng)用的重點。大多數(shù)研究采用問卷調(diào)查的方式獲取數(shù)據(jù)，結(jié)合ECM-ISC構(gòu)建研究模型，并驗證其有效性，驗證IS持續(xù)使用影響因素之間的關(guān)系，研究成果對揭示用戶持續(xù)使用行為和意愿的規(guī)律有重要作用。如，Yuan等（2014）[29]通過對移動銀行實證研究，探討移動銀行持續(xù)使用意愿的主要影響因素以及各因素之間的關(guān)系，為移動銀行的營銷推廣決策提供支撐。發(fā)現(xiàn)滿意度，感知有用性，感知任務(wù)技術(shù)擬合和感知風險是持續(xù)意愿的主要預(yù)測因素；而感知易用性對持續(xù)意愿的直接效應(yīng)不顯著。Cheng（2014）[20]提出基于ECM-ISC，IS成功模型以及心流理論的混合模型，并通過結(jié)構(gòu)方程模型分析收集的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)質(zhì)量因素對PU、確認和心流具有顯著的影響，這些因素共同解釋了護士對混合電子學習系統(tǒng)的滿意度，進而影響其持續(xù)使用意愿。

4 ECM-ISC應(yīng)用背景下影響因素抽取

前置動因（Antecedents）作為高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)16次，維度（Determinants）出現(xiàn)了13次。表明學者們在不同環(huán)境、不同視角下，結(jié)合ECM-ISC，對影響用戶持續(xù)使用意愿和行為的影響因素進行抽取。除習慣（Habit）出現(xiàn)10次外，服務(wù)質(zhì)量（Service quality）、感知有用性（Perceived usefulness）、感知易用性（Perceived ease）、內(nèi)在動因（Intrinsic motivation）、自我效能感（Self-efficacy）、信任（Trust）。除此之外，感知風險（Perceived risk）、轉(zhuǎn)換成本（Switching cost）等非高頻詞也受到關(guān)注。通過文獻內(nèi)容分析，發(fā)現(xiàn)用戶持續(xù)使用行為影響因素大體可分為以下三類：用戶因素（情感因素、認知因素、其他個人因素）、系統(tǒng)因素、環(huán)境因素（社會因素、經(jīng)濟因素）。如表2所示。

4.1 用戶因素

用戶持續(xù)使用意愿和行為受情感因素和認知因素的影響，同時，由于存在個體差異，也受到其他個人因素的影響。不同用戶群體雖存在共性，也具有獨特性。ECM-ISC初始模型研究影響用戶持續(xù)使用IS的意愿的認知信念和效果，基于EECM，國外學者探索影響IS持續(xù)使用意愿和行為的用戶因素。近年來，學者們熱衷于探究習慣和信任對IS持續(xù)使用的影響，并注重挖掘習慣和信任的前置動因。如，Huang等（2013）[34]發(fā)現(xiàn)感知有用性，用戶滿意度和先前使用頻率3個因素驅(qū)使習慣形成。Kim和Han（2009）[35]發(fā)現(xiàn)基于認知，基于情感和面向個性的信任在增強社區(qū)驅(qū)動的知識網(wǎng)站的信任信念中起著重要作用，從而影響持續(xù)使用意愿。另外，個體差異導致的持續(xù)使用意愿被廣泛關(guān)注。Hong等（2011）[40]探討個體差異對用戶持續(xù)使用敏捷IS的動機和對使用未來版本新功能意愿的影響。Bhattacherjee等學者的研究表明自我效能對用戶持續(xù)使用意愿有積極影響。Jin等（2013）[41]的研究表明知識自我效能是解釋用戶在線問答平臺持續(xù)知識共享的重要因素。

4.2 系統(tǒng)因素

作為信息系統(tǒng)成功的3個主要影響維度——信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量被國外學者廣泛引入ECM-ISC，用于研究IS用戶持續(xù)使用行為。如，Chen（2007）[38]揭示了知識質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量以及社會交互關(guān)系對專業(yè)虛擬社區(qū)參與者的持續(xù)知識共享意愿產(chǎn)生顯著影響。Kim等（2014）[42]基于動機理論揭示了用戶對增強現(xiàn)實（AR）的持續(xù)使用意愿，發(fā)現(xiàn)信息質(zhì)量是影響AR用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)鍵因素。Joo和Choi（2016）[21]發(fā)現(xiàn)資源質(zhì)量（可接入性、可靠性、范圍、格式）對OLRs用戶持續(xù)使用意愿具有顯著的影響。

4.3 環(huán)境因素

在不同的情境下，用戶對IS的感知存在差異，不可忽視環(huán)境因素的影響。如，Wu （2013）[39]在探究在線購物中投訴意圖的影響因素時，將公平分為分配公平、程序公平、交互公平，發(fā)現(xiàn)這3個因素均對滿意度和投訴意圖有顯著影響。Lin等（2015）[10]發(fā)現(xiàn)用戶的慣性對轉(zhuǎn)換成本與持續(xù)使用意愿具有中介效應(yīng)。Oghuma等（2016）[32]將用戶的感知效益分為凈效益和網(wǎng)絡(luò)效益，構(gòu)建移動即時通信應(yīng)用采納后行為的效益確認模型。結(jié)果表明凈效益對MIM應(yīng)用程序的持續(xù)使用意愿具有顯著影響，而網(wǎng)絡(luò)效益對感知享樂性的影響不顯著。

5 討論與啟示

基于前文的介紹，從以下4個方面對IS持續(xù)使用模型應(yīng)用進展情況進行總結(jié)：一，在理論融合層面，學者們大多借鑒社會學、心理學、消費者行為學、營銷學等多學科理論，如整合IS成功模型、TAM、感知價值理論、創(chuàng)新擴散理論等研究用戶因素對持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為的影響。二，在研究對象層面，對ECM-ISC的研究涉及IT/IS使用、社會化媒體、Web應(yīng)用、電子服務(wù)等對象。三，在研究內(nèi)容層面，國外文獻對應(yīng)用ECM-ISC對影響用戶持續(xù)使用的動機或影響因素進行了大量的研究。四，在研究方法層面，國外普遍采用定量研究的方法，以結(jié)構(gòu)方程建模為主，研究影響因素及他們之間的關(guān)系。隨著研究的深入，定性與定量相結(jié)合的方法開始被學者重視。

關(guān)于IS持續(xù)使用模型的應(yīng)用研究已取得較多成果，但仍存在不足之處，未來研究可以從以下3個方面著手：

第一，已有的研究大都采用實證研究的方法，數(shù)據(jù)搜集多采用問卷調(diào)查法。為全面系統(tǒng)地探索不同環(huán)境下持續(xù)使用的過程及影響因素，在今后的研究中，可以輔以訪談法、觀察法、實驗法等進行研究。此外，為增強樣本和調(diào)查結(jié)果的普適性，今后的研究可選取不同文化背景下的樣本進行研究，使得研究模型適用于不同的國家。

第二，在變量選取方面，雖然有涉及性別對持續(xù)使用的影響，但很少涉及年齡、教育背景等人口統(tǒng)計信息，未來的研究可以考慮加入更多的個體差異因素，并檢驗其影響。其次，今后的研究可以挖掘影響用戶心流體驗等心理體驗因素的前因，以及社會因素對ECM-ISC框架的影響及其對持續(xù)使用的影響機理，如社會資本理論的不同維度（結(jié)構(gòu)維、關(guān)系維、認知維），進一步完善ECM-ISC。

第三，應(yīng)用ECM-ISC對比移動端和Web端IS的持續(xù)使用研究較少。未來可以針對移動虛擬社區(qū)持續(xù)知識共享行為、移動虛擬社區(qū)持續(xù)信息搜尋行為、移動閱讀持續(xù)使用等展開深入研究。

參 考 文 獻

[ 1 ] Bhattacherjee A. Understanding Information Systems Continuance：An Expectation-Confirmation Model[J]. Mis Quarterly，2001，25（3）：351-370.

[ 2 ] 劉魯川，孫凱，王菲，等. 移動搜索用戶持續(xù)使用行為實證研究[J]. 中國圖書館學報，2011，（6）：50-57.

[ 3 ] Davis F D，Bagozzi R P，Warshaw P R. User Acceptance of Computer Technology：a Comparison of Two Theoretical Models[J]. Management Science，1989，35（8）：982-1003.

[ 4 ] Oliver R L. A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions[J]. Journal of Marketing Research，1980，17（4）：460-469.

[ 5 ] Limayem M，Hirt S G，Cheung C M K. How Habit Limits the Predictive Power of Intention：The Case of Information Systems Continuance[J]. MIS Quarterly，2007，31（4）：705-737.

[ 6 ] Bhattacherjee A，Perols J，Sanford C. Information Technology Continuance：A Theoretic Extension and Empirical Test[J]. Journal of Computer Information Systems，2008，3（2）：17-26.

[ 7 ] 邱均平，鄒菲. 關(guān)于內(nèi)容分析法的研究[J]. 中國圖書館學報，2004，30（2）：12-17.

[ 8 ] White M D，Marsh E E. Content Analysis：A Flexible Methodology[J]. Library Trends，2006，55（1）.

[ 9 ] 安秀芬，黃曉鸝，張霞，等. 期刊工作文獻計量學學術(shù)論文的關(guān)鍵詞分析[J]. 中國科技期刊研究，2002，13（6）：505-506.

[ 10 ] Lin T C，Huang S L，Hsu C J. A dual-factor Model of Loyalty to IT Product—The Case of Smartphones[J]. International Journal of Information Management，2015，35（2）：215-228.

[ 11 ] Kim D J，F(xiàn)errin D L，Rao H R. Trust and Satisfaction，Two Stepping Stones for Successful E-Commerce Relationships：A Longitudinal Exploration[J]. Information Systems Research，2009，20（2）：237-257.

[ 12 ] Lin C S，Wu S，Tsai R J. Integrating Perceived Playfulness Into Expectation-Confirmation Model for Web Portal Context[J]. Information & Management，2005，42（5）：683-693.

[ 13 ] Khalifa M，Liu V. Online Consumer Retention：Contingent Effects of Online Shopping Habit and Online Shopping Experience[J]. European Journal of Information Systems，2007，16（6）：780-792.

[ 14 ] Limayem M，Cheung C M K. Understanding Information Systems Continuance：The Case of Internet-based learning Technologies[J]. Information & Management，2008，45（4）：227-232.

[ 15 ] Zhao Y，Deng S，Zhou R. Understanding Mobile Library Apps Continuance Usage in China：A Theoretical Framework and Empirical Study[J]. Libri，2015，65（3）.

[ 16 ] Vatanasombut B，Igbaria M，Stylianou A C，Rodgers W. Information Systems Continuance Intention of Web-based Applications Customers：The Case of Online Banking[J]. Information & Management，2008，45（7）：419-428.

[ 17 ] Cheung C M K，Lee M K O. Understanding the Sustainability of a Virtual Community：Model Development and Empirical Test[J]. Journal of Information Science，2009，35（3）：279-298.

[ 18 ] Dreyer E，Cloete E，Weimann P. Post-adoption Phenomena for Mobile Service Continuance：a Mobile Banking Perspective[C]. 2009.

[ 19 ] Kang Y S，Min J，Kim J，Lee H. Roles of Alternative and Self-oriented Perspectives in the Context of the Continued Use of Social Network sites[J]. International Journal of Information Management，2013，33（3）：496-511.

[ 20 ] Cheng Y M. Extending the Expectation-Confirmation Model with Quality and Flow to Explore nursesContinued Blended E-learning Intention[J]. Information Technology & People，2014，27（3）：230-258（29）.

[ 21 ] Joo S，Choi N. Understanding usersContinuance Intention to Use Online Library Resources Based on an Extended Expectation-Confirmation Model[J]. The Electronic Library，2016，34（4）：554-571.

[ 22 ] Hu J，Zhang Y. Understanding Chinese Undergraduates Continuance Intention to Use Mobile Book-Reading Apps：An Integrated Model and Empirical Study[J]. Libri，2016，66（2）：85-99.

[ 23 ] Hsieh P A，Wang W. Explaining employeesExtended Use of Complex Information Systems[J]. European Journal of Information Systems，2007，16（3）：216-227.

[ 24 ] Hossain M A，Quaddus M. The Adoption and Continued usage Intention of RFID：an Integrated Framework[J]. Information Technology & People，2011，24（3）：236-256（21）.

[ 25 ] Li H，Liu Y. Understanding Post-adoption Behaviors of E-service Users in the Context of Online Travel Services[J]. Information & Management，2014，51（8）：1043-1052.

[ 26 ] Luo M M. Post-Adoption Behaviors of E-Service Customers：The Interplay of Cognition and Emotion[J]. International Journal of Electronic Commerce，2008，12（3）：29-56.

[ 27 ] Chen S C，Yen D C，Hwang M I. Factors Influencing the Continuance Intention to the Usage of Web 2.0：An Empirical study[J]. Computers in Human Behavior，2012，28（3）：933-941.

[ 28 ] Bonson E，Escobar T，Ratkai M. Testing the Inter-relations of Factors that May Support Continued Use Intention. The Case of Facebook[J]. Social Science Information，2014，Online First（3）：1-18.

[ 29 ] Yuan S，Liu Y，Yao R，Liu J. An Investigation of Users Continuance Intention Towards Mobile Banking in China[J]. Information Development，2014，32（1）：20-34.

[ 30 ] Lin H，F(xiàn)an W，Chau P Y K. Determinants of Users Continuance of Social Networking Sites：A Self-regulation Perspective[J]. Information & Management，2014，51（5）：595-603.

[ 31 ] Oghuma A P，Chang Y，Libaque-Saenz C F，Park M C，Rho J J. Benefit-confirmation Model for Post-adoption Behavior of Mobile Instant Messaging Applications：A comparative Analysis of KakaoTalk and Joyn in Korea[J]. Telecommunications Policy，2015，39（8）：658-677.

[ 32 ] Oghuma A P，Libaque-Saenz C F，Wong S F，Chang W. An Expectation-confirmation Model of Continuance Intention to Use Mobile Instant Messaging[J]. Telematics & Informatics，2016，33（1）：34-47.

[ 33 ] Hsu M H，Chang C M，Chuang L W. Understanding the Determinants of Online Repeat Purchase Intention and Moderating Role of Habit：The Case of Online Group-buying in Taiwan[J]. International Journal of Information Management，2015，35（1）：45-56.

[ 34 ] Huang C K，Wu I L，Chou C C. Investigating Use Continuance of Data Mining Tools[J]. International Journal of Information Management，2013，33（5）：791-801.

[ 35 ] Kim B，Han I. The Role of Trust Belief and Its Antecedents in a Community-driven Knowledge Environment[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology，2009，60（5）：1012–1026

[ 36 ] Kim K. Understanding the Consistent Use of Internet Health Information[J]. Online Information Review，2010，34（6）：875-891（17）.

[ 37 ] Kim H J，Choi H，Kim J. A Comparative Study of the Effects of Low and High Uncertainty Avoidance on Continuance Behavior[J]. Journal of Global Information Management，2010，18（2）：1-29.

[ 38 ] Chen I Y L. The Factors Influencing MembersContinuance Intentions in Professional Virtual Communities——a Longitudinal Study[J]. Journal of Information Science，2007，33（4）：451-467.

[ 39 ] Wu I L. The Antecedents of Customer Satisfaction and Its Link to Complaint Intentions in Online Shopping：An Integration of Justice，Technology，and Trust[J]. International Journal of Information Management，2013，33（1）：166-176.

[ 40 ] Hong W，Thong J，Chasalow L，Dhillon G. User Acceptance of Agile Information Systems：A Model and Empirical Test[J]. Journal of Management Information Systems，2011，28（1）：235-272.

[ 41 ] Jin X L，Zhou Z，Lee M K O，Cheung C M K. Why Users Keep Answering Questions in Online Question Answering Communities：A Theoretical and Empirical Investigation[J]. International Journal of Information Management，2013，33（1）：93-104.

[ 42 ] Kim K，Hwang J，Zo H，Lee H. Understanding Users Continuance Intention Toward Smartphone Augmented Reality Applications[J]. Information Development，2014，32（2）：161-174.

（本文責任編輯：孫國雷）